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智能天线DOA估计技术和自适应波束形成技术研究.pdf

智能天线DOA估计技术和自适应波束形成技术研究

xl46512 2012-05-08 评分 0 浏览量 0 0 0 0 暂无简介 简介 举报

简介:本文档为《智能天线DOA估计技术和自适应波束形成技术研究pdf》,可适用于IT/计算机领域,主题内容包含密级:‘保密期限站右却鼋大肇博士研究生学位论文题目:塑篮丞垡旦Q垒笪计技术和自适应波束形成技术研究学号:姓名:专业:导师:学院:年月日一一一一北京邮符等。

密级:‘保密期限站右却鼋大肇博士研究生学位论文题目:塑篮丞垡旦Q垒笪计技术和自适应波束形成技术研究学号:姓名:专业:导师:学院:年月日一一一一北京邮电大学博士学位论文摘要论文的研究工作围绕智能天线DOA估计技术和自适应波束形成技术展开内容主要包括三大部分:阵列天线幅相参数和互耦系数单辅助源估计恒模信号波达方向、阵列天线幅相参数和互耦系数的联合估计利用非线性约束条件进行自适应方向图权向量的二次优化。在利用单个辅助源校正均匀线阵和均匀圆阵互耦系数的研究中提出了通过考察待求逆矩阵的最小条件数来决定辅助源的方位的算法从而使互耦系数估计值具有最小的相对误差上限。算法解决了辅助源方位误差对估计结果精度的影响问题。当辅助源方位不可知时针对均匀圆阵提出了一种利用一个辅助源位于不同方位时的测量数据进行幅相参数或互耦系数估计的算法。该算法属于自校正类算法不需要预先知道辅助源的位置。针对信号复包络具有恒模特性的一类信号(如FM、FsK、PsK等)提出了一种联合估计恒模信号波达方向和阵列天线参数(包括幅相参数和互耦系数)的自校正算法实现了恒模信号波达方向的在线估计。该算法是一种循环迭代算法与Friedl柚derB提出的算法相比新算法能够在更加复杂的入射信源组合下使迭代过程收敛。此外还证明了Friedl卸derB提出的算法中的线性约束最小均方问题是新算法中非线性约束问题的一个特例。用矩阵迭代的方法代替线性约束最小均方(LcMv)算法中的矩阵求逆运算由于将对角加载合理而巧妙地运用到了矩阵分裂中使得迭代算法的运算量明显低于直接求逆运算。并且由于得到的分裂矩阵是对角矩阵因此条件数很小从而减小了因矩阵求逆对结果数值稳定性带来的影响。针对LceCC等人提出的基于噪声子空间的鲁棒自适应波束形成算法中未能给出关键参数旯的求解方法的缺陷论文结合非线性约束条件给出了A存在唯一解的条件及相关证明。提出了一种改进RCB算法。LiJ等人提出的RCB算法是一种可变对角加载算法。该算法为保证当期望信号导引向量存在误差时阵列天线主波束仍能对准期望信号而牺牲了部分抑制干扰信号的能力。本文改进了RcB算法在原算法的基础上对方向图权向量继续进行优化通过进一步调整了自适应方向图的零陷深度以及零陷方位改善阵列天线的输出SINR。针对RcB算法中对角加载值计算复杂的问题提出了一种简便合理的可变对角加载算法。该算法利用接收信号相关阵的信号子空间向量与期望信号的相关性来决定对角加载值的大小算法实现简便在实际应用中可以替代RcB算法。针对线性约束最小均方(LCMV)算法当期望信号导引向量存在误差且期望信号信噪比较高时阵列天线的输出SINR明显恶化。论文提出了修改波束空间结合非线性约束的波Il束形成算法。该算法可以最大限度地消除信号子空间中的期望信号分量明显提高算法对干扰信号的抑制能力从而改善阵列天线的输出s仆限a此外本文还将非线性约束条件引入盲周期平稳自适应波束形成算法使得经二次优化后的RCAB算法的输出S姗t有了明显提高。关键词:波达方向估计自适应波束形成误差校正白校正:线性约束最小均方:对角加载波束空间非线性约束III北象邮电大学博士学位论义AbstracthlmisdissertationweprVidetllebemlfon】ingtecllIliqueofsmartantermasstudyonDOAestimationtccllIliqueandadaptiVeThemaincont即tofmedisseftationconsistsofthegain趾ldphasepar锄etcI。estimationofarrayantenn硒themutualcouplingcoemcientest曲ationofarrayant咖asmeuionestimationapproachofDOAofCMsigmlaIld啪y锄te朋apar锄eterthesecOnd叩timizationforweightVectorofad印tiVepatt锄withnOnlinearcons仃aint.OurdissertationisO玛舭ized嬲follows.htheresearchonmutualcouplingcoe伍ciemestimationoflinearlyumfbmarrayandcircular岫ifomarray’weprovetllatthemuttlalcoupli玎gcoemcientestimationh勰thee踮terrorupperlimitmlewhendirectionofcalibrationsourceisselectedbasedonleastco删tionn啪be£TheapproachsolVesthe曲nueIlcetbatdirectionerrorofcalibrationsourceforprecisionofestimationresun.Whenthedircctionofcalibrationsourceisummowllwepresentaiterativcmetllodtoestimatemegainandphasep猢eterortllemutualcollplingcoe瓶cieIltbyusingme船urcdatawhencalibrationsourceisindi舵rentdirectionf.orcircularuifollllamyTheappmachisanautocalibrationalgorit址n.Hcncethedirectionofcalibrationsollrcemayummown.FortheCM(FMFSKandPSK)si趴alweprcsemthcllIlionestimation印pmach(n锄elyautocalibrationapproach)forDOAofCMsi印alaIldarrayanteIlIlapar跏eterTheautocahbrationisacircularlyiteratiVemeⅡlod.ComparedwimⅡle印proachinreferencesthemethodinmedissertationcaIlensllretheconvergenceofiteratiVeprocesswhenmecombiIlationofsi辨alsourceisverycomplexi够MoreoVerthedissenationprovestlleinearcons吲ntinreferencesisanespecialex锄pleof廿lenonlinearcs仃aintofollrmethod.W音in仃ducedianaladingintomatrixsplit.Sotllema埘xinverse叩efationofLCMVappmachcanber印acedbym枷xiterative.The叩erationcomplexityisreducedaccordiny.Becauseoneofsplitm嘶xisdiagonalmamxmeconditionnumberisVerysmall.HeIlcethenumericalstabilityiswell.LiCCpresentsarobustad印tiVebe锄forn】ingapproachbasedonnoisesubspace’buttllevalueofthekeypa姗eterAcannotprovide.We百veteuniquesutionpmveofp盯跚cter五andbyusingnonlille盯cons廿ainedcondition.AnewRCB印proachispresemed.TheRCB印proachisanalterablydiagonalload血g印proach.bensurctemainbeamaimsatSOItheRCB印pmachweakenmerestr出ingabilityforintcrfcrencesi盟als.The印provedRCB印pmachaddsthesecondoptimizationprocessbascdonRCBapproach.Thenewptjmizationprocessadjuststhed印thanddjrectionofme肌salldtheoutputS斟RofarrayaIlte皿asisenhance.BecausethedemeritⅡlatthcsolutionofRCB印proach’diagonalloadingvalueiscomplicatedwepresentasimpleandconvenielltmethodtoacquirethediagonaladingvalue.Thenew印pmachcaIlr印lacemeRCB印proachinpractice.北京邮电大学博士学位论文WhentheSNRofSOIexceedsacertainlevel.也eSwillbeviewasaIlit酬fereradtendtobesuppressedbynleLCMVbe砌fonneLHenceabeamfo瑚jngmethodcombiningmod埔edbeamspaceandnonlinearcons仕ainedcondjtionispresalted.Themodificationofbe锄spaceeliminatesthecomponentofSOIinabroadextent.ThemiIlim岫processofthecost向nctionundcrnollIinearconstrainedcollditionadjuststIled印thanddirectionofthenulIsandtheoutputS蹦Rofarr{wante衄asisenh蜘cedevid铋tlv.Weirl乜oducemenonlinearconstr毽inedconditionintoblindc归licadaptivebe蛐fonningapproach.TheRcABapproachc觚providehi曲erou单uts玳RafIersecondoptinlization.KeywOrds:Difectionof删valAdaptivebe锄fo锄ingErrorcalibratioⅡAutocalibrationLinearlycons缸nedm硼妇啪VarianceDiagonlloadin嚣Be锄speNoIllillearconsn面mV北京邮电大学博士学位论文研究成果声明本人郑重声明:所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知文中除特别标注和致谢的地方外学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果.也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处本人承担一切相关责任。本人签名:醒盔:选日期:a护疗多多关于学位论文使用权的说明本人完全了解北京邮电大学有关保管、使用学位论文的规定其中包括:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘允许学位论文被查阅和借阅学校可以公布学位论文的全部或部分内容可以允许采用影印、缩印或其他复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后遵守此规定)保密论文注释:本学位论文属于保密论文在年解密后使用本授权书。本人签名:癯盔遁导师签名:日期:日期:.童。p皇js.专埘g、石北京邮电大学博士学位论文第一章绪论.智能天线简介智能天线技术是自适应空域滤波技术发展的产物。它有许多大体等价的称谓如数字波束形成、自适应阵列、自适应天线等。从信息获取的角度上将智能天线可以看作是将一组传感器按一定的方式放置在空间的不同位置上而构成的阵列该传感器阵列将接收到的空间传播信号经过适当的自适应信号处理网络进行处理提取所需的信号源和信号的属性等信息包括信号辐射源的数目、方向和幅度等。在移动通信领域通常认为智能天线包括自适应天线和波束切换天线。自适应天线是通过阵列信号处理装置控制并调整阵元的权集使天线阵列所形成的方向图中主波束对准有用信号方向而方向图的零点对准干扰信号方向。当有用信号和干扰信号方向发生变化时信号处理装置按照预先设计的自适应准则及算法适时调整权集使波束自动、适时地跟踪这种变化。波束切换天线系统包括波束形成网络、RF切换和选择特定波束的逻辑控制电路。波束转换天线具有有限数目的、固定的、预定义的方向图通过波束形成技术在同一信道中利用多个波束同时给多个用户发送不同的信号。它从几个预定义的固定波束中选择其一检测信号强度。当移动台越过扇区时从一个波束切换到另一个波束在特定的方向上提高灵敏度从而提高通信容量和质量。最初的智能天线技术主要用于雷达、声纳、抗干扰通信、定位、军事等方面用来完成空间滤波和定位。近年来随着移动通信的发展以及对移动通信中电波传播、组网技术、天线理论等方面研究的逐渐深入智能天线开始应用于具有复杂电波传播环境的移动通信领域。这主要是由于移动通信的信道是一个多径、多址信道它存在着信号衰落、时延扩展、多谱勒频移以及共信道干扰等严重问题。已采用的解决上述问题的办法主要包括调制解调技术、信道编码技术、均衡技术、分集接收技术等等。随着这些技术的日益成熟想在这些技术上实现突破从而解决上述问题已变得较为困难。而在移动通信领域引入智能天线则为解决无线信道存在的诸多问题提供了新的思路。通过使用空分多址即自适应波束形成技术阵列天线能显著提高系统的输出s姗t并减少时延扩展及多径衰落因此可以大大降低系统误码率Ⅲ州】。智能天线的主要技术特点可以概括如下f:l、智能天线通过增加覆盖距离填补空洞提高穿透建筑物的能力达到增加覆盖范围的目的、覆盖距离的增加可以减少无线系统的初期建设费用、智能天线可以将不同用户的上行信号分开从而降低功率控制要求缓和非理想情况下的功率控制的影响、能够通过对多径信号进行处理改善链路质量提高载干比减小多址干扰增加北京邮电大学博士学位论文系统容量。.智能天线的系统实现..系统构成概述智能天线由个子系统构成分别是阵列天线本身、射频(RF)前端、下变频部分、数据采集系统和数字信号处理(DsP)模块【J。和所有DsP的系统一样可以将上述个子系统分为硬件系统和软件系统。软件系统是用来控制硬件系统并处理硬件系统提供的数据从而获得所需的结果。现代智能天线主要是以数字系统为基础因此软件的作用越来越重要。来自每个天线阵元的信号在进入DsP模块处理之前与其他天线单元的数字信号各自进行了数字化处理因此智能天线具有基于DsP系统的所有灵活性和经济优势。由于智能天线的所有主要功能是在DsP模块中完成的因此它很容易和其他传统天线的功能相结合。图给出了智能天线系统框图【】。..天线阵列智能天线的整体性能与天线阵列所接收到的信号强度密切相关因此合理设计天线阵列是智能天线系统设计最基本的前提。栅瓣问题是首先要考虑的问题因为如果栅瓣很大的话会引起信号模糊和干扰。在许多文献中为避免引起阵列模糊一般规定阵列单元的间距为A/。但是对于近区空间来说当波束扫描到端射方向时仍有可能出现栅瓣。其次单个阵元的方向图设计是否合理也会影响阵列的性能。..射频前端智能天线射频前端的主要任务是获得最大的接收灵敏度并将噪声影响和带外干扰减至最小。一方面LNA必须具有很低的噪声系数和很高的增益从而保证对影响接收机的噪声系数的后级衰减很小。另~方面滤波器必须设计成能抑制带外干扰以及使信号在镜像带宽内影响最小。..混频器混频器是智能天线系统中十分重要的部件。在发射状态下使用频率变换是为了更为有效的传输信号以及减少天线尺寸。在接收状态下混频器用来抑制带外干扰以及将信号变换为可以处理的基带信号。混频器的设计指标包括混频转换损耗、噪声系数和互调失真电平。..数据采集和数字信号处理模块从原理上讲DAM和DsP可以集成在同一块板子上。DsP模块起着十分重要的作用它是系统智能化的基础。在系统软件中通过执行适当的命令DSP模块可以放大所要的信号同时最大程度地抑制干扰和传播时延。北京邮电大学博士学位论文天线阵元图智能天线系统框图本振图硬件构成的正交分量智能天线通道.移动通信智能天线系统的实验研究欧洲通信委员会在RAKE计划中实施了第一阶段智能天线技术研究称为TsuNAMI由德国、英国、丹麦和西班牙合作完成呷"”。TsuN舢讧I智能天线实验台选用DECT射频标准因为DEcT能工作于孤立小区从而不用考虑网络因素。DECT标准特性如下:工作频带:MHz载波数:载波间隔:.MHZ峰值发射功率:Mw多址方式:TDMA每帧时隙帧长:ms双工方式:TDD实验系统验证了智能天线的功能在两个用户的个空间信道(包括上行和下行链路)北京邮电大学博士学位论文下实验系统比特差错率优于一。现场测试表明圆阵和平面阵适用于室内通信环境而在市区适宜采用直线阵。年在Bristol市区进行了sDMA实验。基站为高米间距为A/的线阵。对于两个固定用户的情况当BER=‘时自适应天线相对于单天线的功率改善大于dB。对两个步行用户也成功实现了跟踪且BER优于lO~。日本三菱电气、ArR光电通信研究所研制了卫星通信地面移动DBF天线实验系统】【”】。该系统工作于L波段载频为.GHz。DBF天线是由阵元组成的阵元方阵。阵元间距^/。单天线增益dBi阵列天线增益dBi。各阵元的基带信号通过FFT处理进行波束赋形分别采用恒模算法或最大合并分集算法进行处理。Ericsson棚a越e锄an公司的GsMDcsBS智能天线系统。该系统用于GSM/DCSl体制m】【lB】。基站天线由单元、双极化天线组成是基于对目标定向以实现自适应波束形成的。上行链路确定DOA下行链路采用切换波束和自适应波束。在外场实验中对上行和下行的载噪比(CNR)改善为~dB系统容量能够提高%~%。而~dB的CNR改善则等效于减少%的基站。一项由多家公司资助并由英国ERA技术实验室承担的智能天线研究工程(sC址啦)制作了一个阵元双极子天线阵用以检测衰落信道中使用参考信号进行最优分集联合时权值的更新情况【】【”。该系统工作于.GHz使用归一化最小二乘(Ls)跟踪算法。实验表明最优联合可以在不降低信号质量的情况下跟踪时变信道。并且单元天线的分集联合相对单阵元接收可提高信噪比dB最优联合相对单天线接收可提高信噪比dB。美国US.wEsTvbctorChup公司的智能天线系统【“l”口”。该系统采用波束、波束的波束切换系统。在密集城区和较稀疏的郊区进行了外场实验。实验结果对多波束智能天线系统的使用提供了许多有意义的参数选择。清华大学智能天线课题组已经完成了一个智能天线的实验平台。该平台采用嵌入式结构和总线结构并进行了大量实验实现了智能天线的各个功能。完成了系统的室内测试外场实验实现了多个用户的波束跟踪H。.智能天线的相关技术研究..DoA估计技术最早的基于阵列天线的DOA估计算法称为常规波束形成(CBF)法【)f“也成为Banlen波束形成法。这种方法是传统时域傅立叶估计方法的一种空域简单扩展形式即用空域各阵元接收的数据替代传统时域处理中的数据。与时域的傅立叶限制一样将这种方法扩展至空域后阵列的角度分辨力同样受到空域“傅立叶”的限制。所谓空域“傅立叶限制”就是阵列天线的物理孔径限制通常称为“瑞利(Rayleigh)极限”。即对于一个波束宽度内的空间目标不可分辨。对于许多实际环境而言增大天线孔径往往是不现实的所以需要更好的算法来提高方位估计的精度从而促进了空间谱估技术的兴起与发展。从自世纪年代以来主要的高分辨谱估计方法有Pisarcnko谐波分析法f】【】、北京邮电大学博士学位论文Burg最大熵法(MEM【】【)、capon最小方差法(MvM【”)。Tufcs和K啪aresan研究认为基于线性预测理论的超分辨算法不能有效利用加性白噪声的统计特性因而分辨性较差f】【】。世纪年代中期美国的SchmidtR等人提出的MuSIC算法实现了向现代超分辨测向技术的飞跃Ⅲ”。MusIc算法也促进了特征子空间类算法的兴起。子空间分解算法从处理方式上可以分成两类:一类是以MusIc算法为代表的噪声子空间类算法另一类是以旋转不变子空间(Esp砌T)为代表的信号子空间类算法。以MusIc算法为代表的算法包括特征矢量法【】【”】、Muslc、求根MUSIC【【以及Ml等。以ESPRJT为代表的算法主要有TAM【】f】、Ls.EsPRIT【和TLs.ESPIuT【l【】等。世纪年代后期开始又出现了一类子空间拟合类算法其中比较具有代表性的算法有最大似然(ML)算法、加权子空间拟合(wsF)算法及多维MUslc(MD.MusIC)算法。目前DOA估计算法的研究仍处于高速发展之中。主要研究领域主要集中在以下几个方面:相干信号源的空间谱估计、特殊信号的DOA估计、子空间迭代与更新算法、模型未知或存在误差的DOA估计、特殊阵列的DOA估计和多维DOA估计等。表给出了三种高分辨算法的分辨力门限】表给出了不同DOA估计方法应用于均匀线阵时的性能比较【。表三种高分辨算法的分辨力门限比较估计方法复杂度性能RDotMUSICEVDPolymot类似于MusIC法但有更好的分辨力ESPRITEVD.EVD类似于R(眦.MusIc但偏差更大IQML迭代Ls类似于DML法在低信噪比时有收敛问题Root.WSFEVDLS类似于wsF法但信噪比门限略高表使用均匀线阵时不同DOA估计方法性能对比..自适应波束形成技术在利用超分辨技术获得了目标的波达方向(DOAl以后就要求形成一定的波束对准目标以实现有效的观察和跟踪。但是在空间往往存在多个具有相同频带的信号迭加在一起的情况这时时域滤波已经不能将它们分开。但这些信号通常来自不同的位置和方向利用空域的自适应阵歹处理就能实现空域滤波从而提取所需目标信号。自适应阵列处理的重要内容是自适应波束形成即要求阵列天线形成一个很窄的主波并自动对准所需要观测的北京邮电大学博士学位论文目标而在干扰信号方向上自动形成零陷以使干扰信号得到最大限度的抑制。波束形成系统是由空域的若干个传感器组成的阵列将每个阵元输入信号进行采样所得到的时间序列进行线性组合后得到一个标量输出的时间序列。其实质相当于一个多输入单输出的空域滤波系统n】。widmw、Howells、Appleba哪、Fmst等在世纪年代和年代出的有关工作奠定了空域自适应滤波算法的基础【"】Ⅲ】。Howells在世纪年代关于中频自适应旁瓣对消器的研究是自适应天线的开创性研究工作之一。这种对消器能够自动将波束零点对准干扰方向。年Al巾leba啪根据最大输出信噪比准则导出了自适应阵列算法并把旁瓣对消作为该算法的特殊情况。年wi血)w等人以LMs算法为基础开展的对自适应天线的研究工作是自适应滤波技术发展的重要里程碑。文献【是第一篇公开发表的研究自适应天线系统的文章。经过了多年的发展已成型的算法可以划分如下m】:IMS算法、Howells.Applcbaum算法、线性预测算法、格形算法约束自适应算法、功率倒置算法采样矩阵求逆算法基于数据域处理的算法变换域处理算法基于特征空间分解的算法盲自适应算法稳健自适应算法空时联合处理算法基于神经网络及高阶统计量的算法其他算法:共轭梯度法、微扰法此外从波束形成系统是否与接收信号的统计特性有关还可以将波束形成算法分成统计最优方法和非数据依赖方法。通常的自适应波束形成算法属于第一类方法。它是一个闭环系统其最优设计依赖于接收信号的随机统计特性。非数据依赖波束形成器是一个开环系统它的设计与接收信号无关类似于一般的F取滤波器设计。在此类系统设计中为了有效地消除方向干扰需要预先知道所有期望信号和干扰信号的方位。此外波束形成算法还有基于信号到达方向的波束形成和基于用户传输训练序列的波束形成之分。盲自适应波束形成算法是近年来提出的一类算法其特点在于不需要阵列检验、波达方向、训练序列、干扰和噪声的空间自相关矩阵等先验知识。目前盲波束形成算法主要有三类:基于常模量(cM)的算法、基于高阶累积量的算法和基于周期平稳信号的算法。常模量算法利用信号的常模量特性提取有用信号但是它采用的代价函数不能保证算法收敛到全局最小点。基于高阶累积量的算法由于利用信号的高阶统计特性它能够驱除任何高斯噪声但对于非高斯干扰信号的处理却比较困难。同时算法的收敛速度较慢运算复杂。基于周期平稳信号的算法利用了大多数通信信号的周期平稳特性简化了一般的非平北京邮电大学博士学位论文稳信号处理的计算复杂度是盲自适应波束形成研究的一个热点【lo】f【H”。..智能天线阵形技术研究目前许多蜂窝和Pcs系统都采用了分扇区和空间分集技术如图所示。小区一般分成。宽的个扇区或。宽的个扇区。在给定小区尺寸下分扇区可使频谱资源得到更充分利用Ⅲ】。在F工)MA和TDMA系统中由于每个扇区的信道数较少分扇区会导致中继效率的损失。cDMA系统中分扇区不会导致中继效率的损失但却需要增加额外设备。翊镧司o()()()()图分扇区天线阵列的拓扑结构。()元分集:()扇区智能天线()采用分集的智能天线f)崩区智能天线图中的阵列采用了全向阵元的直线阵””。该阵列结构简单易于制造缺点是如果各扇区间不能有效隔离则在阵列轴线的两边会形成波束的镜像而且直线阵的角度分辨能力与波达方向有关。由图可见在分扇区系统中智能天线的实现方案并不唯一。影响方案选择的一个重要因素就是如何对信道容量进行计算。因为在不同的前提条件下往往会得到不同的结果。文献】比较了分布式天线、智能天线和扇区天线三种多天线系统的信道(shannon)容量得出分布式天线和扇区天线的信道容量远大于智能天线的信道容量。这与通常认为的智能天线在抑制干扰时要比扇区天线的性能更好从而获得更大的系统容量的观点相反【”。Lee等人采用半解析法结合蒙特卡洛法对wcDMA系统中采取分扇区的基站性能进行了模拟(阵列结构见图)。计算表明与标准的扇区分集结构天线(图())相比同样阵元数的智能天线能够提高系统容量%”。在智能天线、无线电测向等许多应用中需要天线阵列具有在水平面内进行。全向扫描的能力而直线阵的增益和方向图等电特性都随扫描角的变化而变化。与之相比圆形阵列具有良好的全平面扫描能力。由于圆周的旋转对称性只需轮换各单元权值就可以在全平面内均匀扫描。圆形阵列还克服了直线阵阵元间互耦效应不平衡难以实现宽角度匹配阵列尺寸较大等缺点。国内外见诸报道的研究工作多基于圆形阵列。欧洲通信委员会(cEC)开展的RAcE计划已把原形阵列作为智能天线的重点选型。北京邮电大学博士学位论文()()图含中心阵元的圆形阵列。()单层圆阵:()双层圆阵图给出了含中心阵元的圆形阵列示意图。文献【首次把包含中心阵元的圆阵引入智能天线设计计算了多层圆阵层数及不同层阵元分布密度对副瓣的影响。计算结果表明:在阵元数量及外形尺寸不变的前提下引入中心阵元可有效降低第一副瓣无论是第一副瓣还是第二副瓣双层圆阵都比单层低适当增加内层阵元可有效降低副瓣。上述特性意味在成本无明显变化的前提下可以通过改变阵元数设计来改善信道的sNR【。图一种应用于无线本地网的圈平面阵列结构(阵元为微带天线)圆形智能天线结构图图展示了用于户室内无线本地网的单元圆形智能天线结构图【】。阵元为双极贴片天线被安装在八边形平面上间距兄/。阵元天线工作时的中心频率为.GHz。为了产生。极化阵元与轴线间有。夹角。文献【】还提供了室内环境下该天线的空一时测量结果。结果显示使用图中的智能天线接收功率增加了约dB。图是为移动AdHoc网络(MANET)设计智能天线阵列结构图该天线的工作频率为GHz。由于无论是作为单个天线还是作为天线阵列微带天线都具有很好的辐射特性。因此选择阵元为微带天线的平板阵列结构可以从方位角和仰角上同时控制辐射方向图。辐射元数目的选择在满足波束宽度需要的同时也考虑了研制费用和硬件复杂度方面的限制””。关于使用智能天线的AdHoc网络中MAc协议的研究请见文献【】。微带阵列共有个阵元所有阵元被安装在一个硅制底座上该底座的电导率为.正切损耗为O.。文献【】给出了在切比雪夫和均匀激励下阵元数目分别为“和时的仿真结果。结果表明通过降低波束宽度(增加阵元数目)和副瓣电平(选择合适激励方式)可以减小共信道干扰从而达到提高系统容量的目的。瓣黼瓣瓣瓣瓣瓣瓣嚣瓣冀瓣门口n口门口几百口门图阵元中心间距相同的分形单图边缘间距相同时阵列所包含的分形元阵列与方形单元阵列单元数目与方形单元数目现代通信行业要求天线具有多频段、电小尺寸等特点。分形天线和分形天线阵列就以节省结构空间的特性以及多频带特性而得到重视。分形几何用于阵列的设计主要有两种方北京邮电大学博士学位论文式:一种是分形单元可用于均匀分布阵列中另一种是将阵列间距用分形形式排列。当阵列单元由分形天线构成时由于分形天线所占据的空问小于一般天线因此相邻单元边缘间距相对较大如图所示。间距的增加会减小单元之间的互耦从而降低天线的副瓣电平。此外由于分形天线能够节省空间在有限的空间可以放置更多的分形单元如图所示这同样能降低天线的副瓣电平【】【“。文献【】对元矩形环形天线阵列、元Koch分形阵列和元Koch分形阵列进行了仿真。种天线阵列的方向图在主瓣区比较一致但在副瓣上差别就比较大。其中元Koch分形阵列天线的副瓣比元Koch分形阵列天线的副瓣低dB比元矩形环形天线阵列的副瓣低dB。.论文工作简介论文中的所有研究工作都得到了国家自然科学基金项目“电磁辐射产生的信息安全危害与防护研究”的资助。主要工作已经或即将刊出在北京邮电大学学报、电子测量与仪器学报、无线电工程、信号处理学报、计算机应用研究、重庆邮电学院学报等学术期刊、EEE国际会议、重要国内会议论文集中。论文的研究工作围绕智能天线DOA估计技术和自适应波束形成技术展开内容包括三大部分:阵列天线幅相参数和互耦系数单辅助源估计恒模信号波达方向以及阵列天线幅相参数和互耦系数的联合估计利用非线性约束条件进行自适应方向图权向量的二次优化。论文的主要研究内容如下:在利用单个辅助源估计均匀线阵和均匀圆阵互耦系数的研究中提出了通过考察待求逆矩阵的最小条件数来决定辅助源的方位的算法从而使互耦系数估计值具有最小的相对误差上限。算法解决了辅助源方位误差对估计结果精度的影响问题。当辅助源方位不可知时针对均匀圆阵提出了一种利用一个辅助源位于不同方位时的数据进行幅相参数或互耦系数估计的算法。该算法属于自校正类算法不需要预先知道辅助源的位置。针对信号复包络具有恒模特性的一类信号(如FM、FsK、PSK等)提出了~种联合估计恒模信号波达方向和阵列天线参数(包括幅相参数和互耦系数)的自校正算法实现了恒模信号波达方向的在线估计。该算法是一种循环迭代算法与蹦edlanderB提出的算法相比新算法能够在更加复杂的入射信源组合下使迭代过程收敛。此外还证明了确cdlanderB提出的算法中的线性约束最小均方问题是新算法中非线性约束问题的一个特例。用矩阵迭代的方法代替线性约束最小均方(LCMv)算法中的矩阵求逆运算由于将对角加载合理而巧妙地运用到了矩阵分裂中使得迭代算法的运算量明显低于直接求逆运算。并且由于得到的分裂矩阵是对角矩阵因此条件数很小从而减小了因矩阵求逆对结果数值稳定性带来的影响。钊‘对Leecc等人提出的基于噪声子空问的鲁棒自适应波束形成算法中未能给出关键北京邮电大学博士学位论文参数A的求解方法的缺陷论文结合非线性约束条件给出了A存在唯一解的条件及相关证明。提出了一种改进RcB算法。LiJ等人提出的RcB算法是一种可变对角加载算法。该算法为保证当期望信号导引向量存在误差时阵列天线主波束仍能对准期望信号而牺牲了部分抑制干扰信号的能力。本文改进了RcB算法在原算法的基础上对权向量继续进行再次优化通过进一步调整了自适应方向图的零陷深度以及零陷方位改善阵列天线的输出SNR。针对RcB算法中对角加载值计算复杂的问题提出了一种简便合理的可变对角加载算法。该算法利用接收信号相关阵的信号子空间向量与期望信号的相关性来决定对角加载值的大小算法实现简便在实际应用中可以替代RcB算法。针对线性约束最小均方(LCMv)算法当期望信号导引向量存在误差且期望信号信噪比较高时阵列天线的输出sNR明显恶化。论文提出了修改波束空间结合非线性约束的波束形成算法可以最大限度地消除信号子空间中的期望信号分量明显提高算法对干扰信号的抑制能力改善了阵列天线的输出S娜t。此外本文还将非线性约束条件引入盲周期平稳自适应波束形成算法使得经二次优化后的RCAB算法的输出s矾R有了明显提高。上面提到的利用非线性约束对方向图权向量进行的二次优化可以使阵列天线保持期望信号方向上增益基本不变的同时最大限度地抑制干扰信号。由于利用非线性约束的二次优化同时考虑了对期望信号的增益和对干扰信号的抑制因此阵列天线的输出s姗t更接近于理想情况。参考文献】NafIalHCIlnstoscsm叭AntcIl吣斯MobilecoI蛐unicationNet’ⅣorksP砸:ov竹锄d锄taad船i舯【JlEEEAntn丛andP帕pagationMagazi仳():.嘲AalHcMstosc.snmt帅t锄雒fornbilecorr删unic毗inet’ⅣorksPan:B舶耐锄ngadnetworkthrghpIlⅡJ】.EEEArItenn酷卸dPropagati佃Magazine“():.】RoyRHAnoverviewofsrr墒rI锄懈matechny:the珊xtwaveinw抒elesscornm帅icati锄s【J】IEEEAemsp孔econ衙ceMay():】Razavil盯RF“uKJR.hmcin耳HDvem帅tsin‘wirel船scm删nicati蚰neMorksusing鲫tennaarrdys.EEETr锄ctisonCOn瑚tIllications。coMoctob钆:一】张志军用于个人移动通信的针状波束智能天线【D】.清华大学博士学位论文.】林昌禄天线T程手册北京:电子工业出版社.】吕晓德.智能天线下行波束赋形技术北京理工大学博十后研究工作报告.】JcLib硎马谅.sm甜Antenn鼬forwireIesscom姗micatisIs锄dnirdG锄er砒ioncDMAApplic嘶仰s北京机械工业出版社.】Godara著左群声等译无线通信天线手册【^硼.北京:国防工业出版社何振Ⅱ.自适应信号处理M】北京:科学出版社【Is姗ucetalDigitalbeamfommg卸tennasyst锄formobileco姗unicalions【J】IEBEAEssy时emsmagaziIle.l北京邮电大学博士学位论文【】Andersonseta.Encsson/M柏nes咖GsMfoeld一仃iaIs诵lhadaptlve锄tellll嬲【qProcIEEE、丌cPhoenlxl..卸cupoRLecaJAfoupd锄entad印“veant栅naa玎aystowcDMA啪bile谢ioCl确e“s咖dfords砌tAnten瑚sMobileWjrclessCor姗呻Workshop‘.【】BarenMetalAdap“veam曲formobilecomnlunicallons【J】Electron.communEngJ.:f】】“y工eta】Perfom诅ncecvalua“Dnoracel】uJarbascsta蚰舢lljb船m锄把n加田.IEEE锄s】VT“)【P州ckpmunlbeam辩rt卸tennaeldtrialexperimentsinmobile珊iio曲v玎m曲ts【.I.sPIE:.】龚耀寰编著.自适应滤波时域自适应滤波和智能天线(第版)M】.北京:电子工业出版社f】】盯imHⅥb哪M了如decadesof盯ay趣田alprocessjngIEEEsj印apmce鼹jngmagdne狮.】():.【】KaysM唧lesLspcc虮帅蛐“y酣siamod咖pcfspectivc【q.ProcfmeIEEE【】BurgJPM瓤imum帅仃opy印ec打al姐alysisProcfIhelhⅡ瞄毗ingofthe锄nualInt.sEGMeeti“gOkl曲omaciIMoK【c印nJ.Highrcsoluti舶q眦ndywavunlberspect九lm髓alys{scJ】Proc.OfIEEE():】kum盯e锄Rn矗sDwEnimtingthe柚%ofafrivalof舢ltiplep柚ewaves【J】.IEEE仃帅sOnAEs():..【】schTllidtRO.Multipleemi恤rloc撕on柏dsigrIalparameteres“n谢on田.mEE‰s.AP():【】cadzowJAKimYsshiwDcGene州di旭c石onof甜Tival髓timali:as{gllalsub叩扯eappmh【J】.IE髓tr蚰sorIAEs():l【】RBDb刊kVSpeI=hTmnce如alysisofRootMUSIc.IEEElr趾s.onASSP():【】KmngsYAnlnKsRDVB.staIesp孔e明ds、Db鼬ed印pmximalionmethodsfornleh蜘n册ic代订ievalpfoblemJ.OptsocAm盯():一l】RoyRhilalhTBsPRITasubspacero枷on印proachtoe州mationofp瑚etersofcissoidsnnoiscJIEEE叶锄sollAssP'():.】RoyRkaildthTEsPRIes旺maIjonofsi印ap删删ersvlarotali蚰a协v盯i卸cetechniqu幅司.ⅢEETr蚰sOnAssP’():.【】王永良陈辉彭应宁万群著.空间谱估计理论与算法【M北京:清华大学出版社【】widmwBeta.Adaptive帅te曲as州e娜c】ProcI髓E::【】HowellsPwExploraIionsinxed柚dada州vercsolunatGE卸dsuRc【c】.IEEETr舭sspec廿alssueondaptiveantenn嬲AP一:【】Applebu帅sP'ch印m肌DJ.Ad印hVea玎ayswimmainbeamcons仃ainls【c】.IEEETrsSpectialIssuedaptiveantenn勰..AP一【】FrostLAnalgo“廿nforline盯lyc叩s仃aintedadaplivearraypmce锚i“gProcIEEE():.【】McwhirterJGRe叫siveeaStsquares椭nimizafionusingsy吐icaⅡiys【c.PmcsPIEReaItimeSi印alproces血ngvI.I.【】McwhinerJGsystolicarrayprocessor细‘MVDRbeamfomu“g【c】ProcIEE()【】con科onRT.Thepowerinve体ion硼y:concept蚰dpe面mJ】IEBETr鲫s扯ns.AEs:p】n捌cRHa即vcpJ'Mc珊i时JGAnowJa一tIlm叩d砌itecturcforadaptivedigf吲be帅f嘶ng坷IEEETrⅫsactisonAP:【】ReedsMalletJDbrerInanLBR印idconvergenceralemadapvearraysJ】TEEETransactlons.AEs一.【】Teiteba啪KA.FblepMessorforagigjtaladaptivearrayradarJ】.IEBETr粕sactionsonsy鞋e雌Magaz吣MaylAES:.fGabrlalwFAdaptive跏y卸】n仃oduc“叨fqProcIE髓J()【】GchRundcllJThecMAmyAnadaptlVebeamf珊erfoeconstantmodulusc】'IEEeprocIcAsSPJap龃..北京邮电大学博士学位论文Dog皿McM朗delJMcumulatb踮edblindoptinmmbe柚缸ming【JlEEE协s帆AEs.()】AgeeBGschellsv’GardnerwAspcc仃selfcohe咖ceresfomI:Anew印proachtob“ndadaptlveslgn““tr舵tionusing龃tcnm硼可sc】procIEEE.【】wuQwongKMblindad印tlvebe锄f舢ngfor。yclo吼atio“arysignal明E耶偷ls.oIlsl印aPmce璐ing():【】ErMHc明loniADeriVatiVec蛐s啪dntsforbmadband佃静珂omainelemtspeprocesors明IEEEmsAP:.【】Ge碍hmanAqeta.Adap廿vebe姗fo删ngalgontIIIllswitllmbus恤essagainstj蛐豫moti【J.IEEE咖lsSP().【】酞KJujitaM.Anadaptive锄t即他an刭咖derd讹cti蚰alns曲主nts叫.I丑EEnsAP一:.【以steeleAK.co唧鲥sonofdi陀ch帅al卸dderivahvecons忙ailltsfT‘be柚血恤le硌subjus【tonmItipldine雒consh面n协【q.ProcIEE:l.【c锄toniA.AppIic撕onofo础ogonalpcnurbaliss“e眦toad印tjvebe蛐for嘶ng明IEEE‰s“叩.AP:l.J.L神“s”temPerfon咖ceofMultlsectorsrrlanAntennaB勰est砒ionsforw

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